前馈神经网络（Feedforward Neural Network）

什么是前馈神经网络？

前馈神经网络是一种人工神经网络，是机器学习和深度学习中的基础模型之一。可以把它想象成一种模拟人脑工作方式的计算模型。

基本概念

1. 神经元：就像人脑里的神经细胞，前馈神经网络由许多神经元组成。每个神经元会接收信息，进行处理，然后将结果传递给下一层的神经元。

2. 层级结构：

   • 输入层：这是网络的第一层，负责接收外部输入的数据，比如图像、文本等。
   • 隐藏层：在输入层和输出层之间，可以有一个或多个隐藏层。每一层的神经元都会对输入进行处理，以提取特征。
   • 输出层：这是最后一层，负责生成模型的最终结果，比如分类任务中的类别预测。

3. 前馈过程：数据从输入层开始，经过隐藏层，最终到达输出层。在这个过程中，数据只会向前流动，不会回流，这就是“前馈”的意思。

工作原理

• 加权和：每个神经元收到来自前一层的输入时，会根据一些“权重”对这些输入进行加权处理。权重决定了输入的重要性。

• 激活函数：然后，神经元会通过一个叫做“激活函数”的数学公式来处理这个加权和。激活函数帮助神经元决定是否激活（即是否将信号传递给下一层）。常见的激活函数有ReLU、Sigmoid等。

• 训练过程：通过大量的数据，前馈神经网络会不断调整神经元之间的权重，以便更准确地完成任务。这通常通过一种叫做“反向传播”的算法实现。

应用

前馈神经网络广泛应用于各种任务，例如：

• 图像分类
• 语音识别
• 自然语言处理

总结

前馈神经网络是一个通过简单的计算单元（神经元）构建起来的模型，用于处理各种类型的数据。它的关键在于信息的前向流动，每一层都在提取和转换数据特征，以便为最终的决策提供支持。